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神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程(一)

程序员文章站 2022-08-08 13:05:08
开心一刻 我:嗨,老板娘,有冰红茶没 老板娘:有 我:多少钱一瓶 老板娘:3块 我:给我来一瓶,给,3块 老板娘:来,你的冰红茶 我:玩呐,我要冰红茶,你给我个瓶盖干哈? 老板娘:这是再来一瓶,我家卖完了,你去隔壁家换一下 问题背景 对于 MySQL 的 JOIN,不知道大家有没有去想过他的执行流程 ......

开心一刻

  我:嗨,老板娘,有冰红茶没
  老板娘:有
  我:多少钱一瓶
  老板娘:3块
  我:给我来一瓶,给,3块
  老板娘:来,你的冰红茶
  我:玩呐,我要冰红茶,你给我个瓶盖干哈?
  老板娘:这是再来一瓶,我家卖完了,你去隔壁家换一下

神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程(一)

问题背景

  对于 mysql 的 join,不知道大家有没有去想过他的执行流程,亦或有没有怀疑过自己的理解(自信满满的自我认为!);如果大家不知道怎么检验,可以试着回答如下的问题

  驱动表的选择

    mysql 会如何选择驱动表,按从左至右的顺序选择第一个?

  多表连接的顺序

    假设我们有 3 张表:a、b、c,和如下 sql

-- 伪 sql,不能直接执行
a left join b on b.aid = a.id
left join c on c.aid = a.id
where a.name = '666' and b.state = 1 and c.create_time > '2019-11-22 12:12:30'

    是 a 和 b 联表处理完之后的结果再和 c 进行联表处理,还是 a、b、c 一起联表之后再进行过滤处理 ,还是说这两种都不对,有其他的处理方式 ?

  on、where 的生效时机

    楼主无意之间逛到了一篇博文,它里面有如下介绍

神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程(一)

正经图1 摘自 mysql - join详解

    看完这个,楼主第一时间有发现新大陆的感觉,原来 join 的执行顺序是这样的(不是颠覆了楼主之前的认知,因为楼主之前就没想过这个问题,而是有种新技能获取的满足),可后面越想越不对,感觉像是学错了技能(6级没学大!)

神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程(一)

    如果两表各有几百上千万的数据,那这两张表做笛卡尔积,结果不敢想象!也就是说 正经图1 中的顺序还有待商榷,on 和 where 的生效时间也有待商榷

  如果你对上述问题都了如指掌,那请你走开,别妨碍我装逼;如果你对上述问题还不是特别清楚,那么请坐好,我要开始装逼了

神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程(一)

前提准备

  正式开讲之前了,先给大家预备一些花生、瓜子和啤酒,装逼就得有装逼的氛围,不然怎么看的下去,你说是吧 ?(楼主,你个骗子,货了?)

神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程(一)

  驱动表

    何谓驱动表,指多表关联查询时,第一个被处理的表,亦可称之为基表,然后再使用此表的记录去关联其他表。驱动表的选择遵循一个原则:在对最终结果集没影响的前提下,优先选择结果集最少的那张表作为驱动表。这个原则说的不好懂,结果集最少,这个也许我们能估出来,但对最终结果集不影响,这个就不好判断了,难归难,但还是有一定规律的:

left join 一般以左表为驱动表(right join一般则是右表 ),inner join 一般以结果集少的表为驱动表,如果还觉得有疑问,则可用 explain 来找驱动表,其结果的第一张表即是驱动表。
你以为 explain 就一定准吗 ? 执行计划在真正执行的时候是可能改变的! 绝大多少情况下是适用的,特别是 explain

    left join 某些情况下会被查询优化器优化成 inner join;结果集指的是表中记录过滤后的结果,而不是表中的所有记录,如果无过滤条件则是表中所有记录

    更多信息可查看:mysql多表连接查询的执行细节(一)

  sql 执行的流程图

    当我们向 mysql 发送一个请求的时候,mysql 到底做了些了什么

神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程(一)

 sql 执行路径,摘自《高性能mysql》

    可以看到,执行计划是查询优化器的输出结果,执行引擎根据执行计划来查询数据

  数据准备

    mysql 5.7.1,innodb 引擎;建表 sql 和 数据初始 sql

-- 表创建与数据初始化
drop table if exists tbl_user;
create table tbl_user (
  id int(11) unsigned not null auto_increment comment '自增主键',
  user_name varchar(50) not null comment '用户名',
  sex tinyint(1) not null comment '性别, 1:男,0:女',
  create_time datetime not null comment '创建时间',
  update_time datetime not null comment '更新时间',
    remark varchar(255) not null default '' comment '备注',
  primary key (id)
) comment='用户表';

drop table if exists tbl_user_login_log;
create table tbl_user_login_log (
  id int(11) unsigned not null auto_increment comment '自增主键',
  user_name varchar(50) not null comment '用户名',
  ip varchar(15) not null comment '登录ip',
  client tinyint(1) not null comment '登录端, 1:android, 2:ios, 3:pc, 4:h5',
  create_time datetime not null comment '创建时间',
  primary key (id)
) comment='登录日志';
insert into tbl_user(user_name,sex,create_time,update_time,remark) values
('何天香',1,now(), now(),'朗眉星目,一表人材'),
('薛沉香',0,now(), now(),'天星楼的总楼主薛摇红的女儿,也是天星楼的少总楼主,体态丰盈,乌发飘逸,指若春葱,袖臂如玉,风姿卓然,高贵典雅,人称“天星绝香”的武林第一大美女'),
('慕容兰娟',0,now(), now(),'武林东南西北四大世家之北世家慕容长明的独生女儿,生得玲珑剔透,粉雕玉琢,脾气却是刚烈无比,又喜着火红,所以人送绰号“火凤凰”,是除天星楼薛沉香之外的武林第二大美女'),
('苌婷',0,now(), now(),'当今皇上最宠爱的侄女,北王府的郡主,腰肢纤细,遍体罗绮,眉若墨画,唇点樱红;虽无沉香之雅重,兰娟之热烈,却别现出一种空灵'),
('柳含姻',0,now(), now(),'武林四绝之一的添愁仙子董婉婉的徒弟,体态窈窕,姿容秀丽,真个是秋水为神玉为骨,芙蓉如面柳如腰,眉若墨画,唇若点樱,不弱西子半分,更胜玉环一筹; 摇红楼、听雨轩,琵琶一曲值千金!'),
('李凝雪',0,now(), now(),'李相国的女儿,神采奕奕,英姿飒爽,爱憎分明'),
('周遗梦',0,now(), now(),'音神传人,湘妃竹琴的拥有者,云髻高盘,穿了一身黑色蝉翼纱衫,愈觉得冰肌玉骨,粉面樱唇,格外娇艳动人'),
('叶留痕',0,now(), now(),'圣域圣女,肤白如雪,白衣飘飘,宛如仙女一般,微笑中带着说不出的柔和之美'),
('郭疏影',0,now(), now(),'扬灰右使的徒弟,秀发细眉,玉肌丰滑,娇润脱俗'),
('钟钧天',0,now(), now(),'天界,玄天九部 - 钧天部的部主,超凡脱俗,仙气逼人'),
('王雁云',0,now(), now(),'尘缘山庄二小姐,刁蛮任性'),
('许侍霜',0,now(), now(),'药王谷谷主女儿,医术高明'),
('冯黯凝',0,now(), now(),'桃花门门主,娇艳如火,千娇百媚');
insert into tbl_user_login_log(user_name, ip, client, create_time) values
('薛沉香', '10.53.56.78',2, '2019-10-12 12:23:45'),
('苌婷', '10.53.56.78',2, '2019-10-12 22:23:45'),
('慕容兰娟', '10.53.56.12',1, '2018-08-12 22:23:45'),
('何天香', '10.53.56.12',1, '2019-10-19 10:23:45'),
('柳含姻', '198.11.132.198',2, '2018-05-12 22:23:45'),
('冯黯凝', '198.11.132.198',2, '2018-11-11 22:23:45'),
('周遗梦', '198.11.132.198',2, '2019-06-18 22:23:45'),
('郭疏影', '220.181.38.148',3, '2019-10-21 09:45:56'),
('薛沉香', '220.181.38.148',3, '2019-10-26 22:23:45'),
('苌婷', '104.69.160.60',4, '2019-10-12 10:23:45'),
('王雁云', '104.69.160.61',4, '2019-10-16 20:23:45'),
('李凝雪', '104.69.160.62',4, '2019-10-17 20:23:45'),
('许侍霜', '104.69.160.63',4, '2019-10-18 20:23:45'),
('叶留痕', '104.69.160.64',4, '2019-10-19 20:23:45'),
('王雁云', '104.69.160.65',4, '2019-10-20 20:23:45'),
('叶留痕', '104.69.160.66',4, '2019-10-21 20:23:45');

select * from tbl_user;
select * from tbl_user_login_log;

  单表查询

    单表查询的过程比较好理解,大致如下

神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程(一)

    关于单表查询就不细讲了,主要涉及到:聚集索引,覆盖索引、回表操作,知道这 3 点,上图就好理解了(不知道的赶快去查资料,暴露了就丢人了!)。

联表算法

  mysql 的联表算法是基于嵌套循环算法()而衍生出来的一系列算法,根据不同条件而选用不同的算法

在使用索引关联的情况下,有 index nested-loop join 和 batched key access join 两种算法;
在未使用索引关联的情况下,有 simple nested-loop join 和 block nested-loop join 两种算法;  

  simple nested-loop

    简单嵌套循环,简称 snl;逐条逐条匹配,就像这样

for each row in t1 matching range {
  for each row in t2 matching reference key {
    for each row in t3 {
      if row satisfies join conditions, send to client
    }
  }
}

神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程(一)

    这种算法简单粗暴,但毫无性能可言,时间性能上来说是 n(表中记录数) 的 m(表的数量) 次方,所以 mysql 做了优化,联表查询的时候不会出现这种算法,即使在无 where  条件且 on 的连接键上无索引时,也不会选用这种算法

  block nested-loop

    缓存块嵌套循环连接,简称 bnl,是对 inl 的一种优化;一次性缓存多条驱动表的数据,然后拿 join buffer 里的数据批量与内层循环读取的数据进行匹配,就像这样

for each row in t1 matching range {
  for each row in t2 matching reference key {
    store used columns from t1, t2 in join buffer
    if buffer is full {
      for each row in t3 {
        for each t1, t2 combination in join buffer {
          if row satisfies join conditions, send to client
        }
      }
      empty join buffer
    }
  }
}

if buffer is not empty {
  for each row in t3 {
    for each t1, t2 combination in join buffer {
      if row satisfies join conditions, send to client
    }
  }
}

    将内部循环中读取的每一行与缓冲区中的所有记录进行比较,这样就可以减少内层循环的读表次数。举个例子,如果没有 join buffer,驱动表有 30 条记录,被驱动表有 50 条记录,那么内层循环的读表次数应该是 30 * 50 = 1500,如果 join buffer 可用并可以以存 10 条记录,那么内层循环的读表次数应该是 30 / 10 * 50 = 150,被驱动表必须读取的次数减少了一个数量级。

    当被驱动表在连接键上无索引且被驱动表在 where 过滤条件上也没索引时,常常会采用此种算法来完成联表,如下所示

神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程(一)

神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程(一)

  index nested-loop

    索引嵌套循环,简称 inl,是基于被驱动表的索引进行连接的算法;驱动表的记录逐条与被驱动表的索引进行匹配,避免和被驱动表的每条记录进行比较,减少了对被驱动表的匹配次数,大致流程如下图

神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程(一)

    我们来看看实际案例,先给 tbl_user_login_log 添加索引 alter table tbl_user_login_log add index idx_user_name (user_name); ,我们再来看联表执行计划

神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程(一)

     可以看到 tbl_user_login_log 的索引生效了,我们再往下看

神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程(一)

     有趣的事发生了,驱动表变成了 tbl_user_login_log ,而 tbl_user 成了被驱动表, tbl_user_login_log 走索引过滤后得到结果集,再通过 bnl 算法将结果集与 tbl_user 进行匹配。这其实是 mysql进行了优化,因为 tbl_user_login_log 走索引过滤后得到的结果集比 tbl_user 记录数要少,所以选择了 tbl_user_login_log 作为驱动表,后面的也就理所当然了,是不是感觉 mysql 好强大?

  batched key access

    批量key访问,简称 bka,是对 inl 算法的一种优化;

    bka 对 inl 的优化类似于 bnl 对 snl 的优化,但又有不同; 鉴于篇幅原因,bka 我们放到下期讲解,希望各位老哥见谅!实在是不行,你来打我呀!

神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程(一)

总结

  1、驱动表的选择有它的一套算法,有兴趣的可以去专研下;比较靠谱的确定方法是用 explain

  2、联表顺序,不是两两联合之后,再去联合第三张表,而是驱动表的一条记录穿到底,匹配完所有关联表之后,再取驱动表的下一条记录重复联表操作;

  3、mysql 的连接算法基于嵌套循环算法,基于不同的情况而采用不同的衍生算法

  4、关于 on 和 where,我们下篇详细讲解,大家可以先考虑下它们的区别,以及生效时间

参考

  mysql多表连接查询的执行细节(一)